【統計学】stanでロジスティック回帰の実行を割と詳しく解説してみる(w/ Titanic dataset) - Qiita

StanをつかってTitanicデータをロジスティック回帰してみて、さらに分類の性能評価を少し行ってみるという記事です。 この記事で使う確率的プログラミング言語「Stan」では分布のパラメーターの推定に、ハミルトニアンモンテカルロ法(HMC法)とNUTSという手法が用いられています。厳密には乱数の発生原理が異なるのですが、もう少しシンプルな手法にマルコフ連鎖モンテカルロ法 メトロポリス・ヘイスティングス法(MH法)があります。この動作原理について、私@kenmatsu4が書いた スライド, 基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法 【統計学】マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)によるサンプリングをアニメーションで解説してみる。 の２点がありますので、よければ参考としてください。やっていることのイメージを付ける意図であればMH法とHMC法は大きく違わない